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Medizinische Biometrie
Medizinische Biometrie und Informatik

Statistische Modellierung

 

Dr. Lorenz Uhlmann (Gruppenleitung)

Dr. Johannes Krisam

Manuel Feißt, M.Sc.

Maximilian Pilz, M.Sc.

Moritz Pohl, M.Sc.

Stella Preussler, M.Sc.

Dorothea Weber, M.Sc.

Prof. Dr. Meinhard Kieser

 

Die Arbeitsgruppe „Statistische Modellierung“ entwickelt statistische Modelle, die in der klinischen Forschung, der Epidemiologie und der Versorgungsforschung benötigt werden, um unterschiedliche Phänomene, wie z.B. das Auftreten von bestimmten Erkrankungen, krankheitsbezogenen Ereignissen oder -verläufen, zu erklären und vorherzusagen.

 

Bei statistischen Modellen handelt es sich um vereinfachende (d.h. auf Annahmen beruhende) mathematische Beschreibungen von Zusammenhängen zwischen verschiedenen Größen (Variablen). Sie werden mit statistischen Verfahren aus beobachteten Daten abgeleitet und sollen zugrunde liegende reale Strukturen und Prozesse optimal abbilden.

 

Um in der modernen medizinischen Forschung zu neuen Erkenntnissen über bestehende Zusammenhänge zu gelangen und genauere Vorhersagen zu machen, ist es oft notwendig,  komplexe multivariable Modelle zu entwickeln. In diesem Zusammenhang liegen die Schwerpunkte und Interessen der Arbeitsgruppe „Statistische Modellierung“ in den folgenden Bereichen:

  • Identifikation von risikomindernden/-erhöhenden Einflussfaktoren
  • Entwicklung von klinischen Diagnose- und Prognosemodellen
  • Modellbasierte Adjustierung für Störgrößen (Confounder-Kontrolle)
  • Kausale Inferenz mit Beobachtungsdaten
  • Hierarchische (Bayes-)Modelle zur Berücksichtigung komplexer Datenstrukturen, insbesondere Modelle für geclusterte Daten, räumlich-epidemiologische Daten und Longitudinaldaten
  • Nicht-lineare Effekte

Die Arbeiten der Arbeitsgruppe erfolgen zumeist in Kooperation mit Kliniken und Instituten des Universitätsklinikums Heidelberg oder mit externen Forschungseinrichtungen.

 

 

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